タグ付けされた質問 「accelerometer」

3
推測航法用の加速度計の選択
これまでに加速度計を使用したことはありませんが、I2C、SPI、およびアナログ出力が付属していることを認識しています。I2cまたはSPI、デバイスを使用することを選択した場合、通信時間によるエラーが蓄積されますか? アナログ信号の高速サンプリングは、I2Cを使用するよりも正確な推定位置を取得する可能性がありますか? これは本当ですか 部屋を移動するロボット 屋外の地形を移動するロボットで、坂道を滑り落ちる可能性があります。 また、Gsの感覚がありません。私の拳でandro-sensorを実行している携帯電話で手をすばやく動かそうとすると、読み取り値が20m / s 2で飽和することがわかりました。ロボットが別の脂肪の動くボットにぶつかったり、速く歩く人間にぶつかったりした場合、ロボットはどのようなGを体験することができますか?

2
飛行機の飛行安定化システムには本当にジャイロが必要ですか?
フルオートパイロットシステムの前身として、基本的な飛行機の飛行安定化システムに取り組んでいます。回収されたWiiモーションプラスとヌンチャクを使用して6DOF IMUを作成しています。最初の目標は、翼を水平に保ち、ユーザーのコマンドを混ぜることです。ピッチとロールを検出し、エルロンとエレベーターを調整して補正するために、ジャイロは必要なく、3(2?)軸の加速度計だけが必要だと私は言っていますか? 次に、設計目標を「翼の高さを保つ」から「直線で飛行する」まで広げると(明らかに、風と乱気流が与えられた場合、2つの異なることが起こります)、GPSガイダンスなしで達成できる限り、ジャイロが必要になります。 ? 私はジャイロ値を統合して、そこからロール、ピッチ、ヨーを取得しようとしましたが、(この質問で証明されているように)私はコードでより単純な数学を好むトピックに関する私の知識のレベルにいます。助けてくれてありがとう!

2
クワッドローターをターゲットに向けて導く
クワッドローターに取り組んでいます。-私はその位置を知っている私が行ってみたい、 -目標位置、及びそのI計算Aベクターから -私の目標に私を取る単位ベクトルを:b caaabbbccc c = b - a c = normalize(c) クワッドローターは回転せずにどの方向にも移動できるため、私がやろうとしたのは ロボットのヨー角でを回転させるccc コンポーネントに分割するx 、yバツ、yx, y それらをロール角とピッチ角としてロボットに渡します。 問題は、ヨーが0°±5の場合、これは機能しますが、ヨーが+90または-90に近い場合、失敗し、誤った方向に進みます。私の質問は、ここに明らかな何かが足りないのですか?
9 quadcopter  uav  navigation  slam  kinect  computer-vision  algorithm  c++  ransac  mobile-robot  arduino  microcontroller  machine-learning  simulator  rcservo  arduino  software  wifi  c  software  simulator  children  multi-agent  ros  roomba  irobot-create  slam  kalman-filter  control  wiring  routing  motion  kinect  motor  electronics  power  mobile-robot  design  nxt  programming-languages  mindstorms  algorithm  not-exactly-c  nxt  programming-languages  mindstorms  not-exactly-c  raspberry-pi  operating-systems  mobile-robot  robotic-arm  sensors  kinect  nxt  programming-languages  mindstorms  sensors  circuit  motion-planning  algorithm  rrt  theory  design  electronics  accelerometer  calibration  arduino  sensors  accelerometer 

2
自己平衡型ロボットの加速度計、もっと上手くいけませんか?
現在、IMU(ジャイロスコープ+加速度計)を使用して現在の傾斜角を推定する自己平衡型ロボットについて読んでいます。 私が見つけたほとんどの文書は同じことを言っています: 加速度計データは「慣性ノイズ」の影響を受けるため、加速度計データのアークタンジェントを使用して重力方向を見つけることはできません。 ジャイロスコープの出力はドリフトするため、経時的に積分することはできません。 これらのデータをマージするには、一般的に受け入れられている2つのソリューションがあります。 現在のジャイロスコープバイアスと共に現在の傾きを推定するカルマンフィルター。 相補フィルタ加速度計データにローパスフィルタを適用すること(これらは長期的に信頼することができる)、及びジャイロスコープデータに対してハイパスフィルタ(それは短期的に信頼することができます)。 私が見つけたすべての情報源は、これらのフィルターで加速度計からの生データを使用しているようですが、自己平衡型ロボットでは、上記の「慣性ノイズ」の非常に良い推定値を得ることができます。 ここが私のです 可動支点を備えた倒立振子でロボットをモデル化し、この貧弱な図面を参照として使用してみましょう。 Cの加速度計が感じる慣性力は、(間違いがなければ)から導出でき (cr¨cΘ¨)=(−x¨sin(Θ)−RΘ˙2−x¨cos(Θ)+RΘ¨)(cr¨cΘ¨)=(−x¨sin⁡(Θ)−RΘ˙2−x¨cos⁡(Θ)+RΘ¨) \begin{pmatrix} \ddot{c_r} \\ \ddot{c_\Theta} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -\ddot{x}\sin(\Theta)-R\dot{\Theta}^2 \\ -\ddot{x}\cos(\Theta)+R\ddot{\Theta} \end{pmatrix} 仮定して 私たちのロボットは滑ることなく転がっています xを測定できます(エンコーダー付きのステッピングモーターまたはDCモーターを使用) 次に、これらすべての変数の適切な見積もりを得ることができます。 x¨^kx¨^k\hat{\ddot{x}}_k:現在および以前の測定値との差分xxx Θ˙^kΘ˙^k\hat{\dot{\Theta}}_k:現在のジャイロスコープの読み取り Θ^kΘ^k\hat{\Theta}_k:前の推定プラスの統合及び人以上ΘΘ\ThetaΘ˙^kΘ˙^k\hat{\dot{\Theta}}_kΘ˙^k−1Θ˙^k−1\hat{\dot{\Theta}}_{k-1}ΔtΔt\Delta t Θ¨^kΘ¨^k\hat{\ddot{\Theta}}_k:および有限の違いΘ˙^kΘ˙^k\hat{\dot{\Theta}}_kΘ˙^k−1Θ˙^k−1\hat{\dot{\Theta}}_{k-1} それが得られたら、加速度計の慣性力の影響を打ち消すことができ、重力の非常に優れた測定値のみが残ります。 上記の1.のように、これを通常のカルマンフィルターの入力として使用することは、おそらく良い考えです。 たぶん、これらすべての変数を一度に推定できるカルマンフィルターを構築することさえできますか?やってみます。 どう思いますか?ここで何か不足していますか? セルフバランシングロボットは良いタグになると思いますが、作成できません

3
リモート脳を使って小さなロボットを作る
ロボットをできるだけ小さく、「デリケートな」パーツをできるだけ少なくして作りたいと思います(ボットはお互いにぶつかります)。 bluetooth / IR / wifiコマンドを受信して​​モーターを動かし、次に加速度計などのセンサーに基づいてフィードバックを送り返す(衝撃を検出する)ことができる小さなチップを使用できるかどうか疑問に思っていました。 私はおそらくPiCyでこのようなことを達成できます ただし、これは(Piのサイズが原因で)希望よりも少し大きく、Piが継続的に影響を与える期間はわかりません。 したがって、脳(Pi)をアリーナの側面にオフセットし、小さなチップを使用して移動コマンドを受信し、加速度計からデータを返送したいと考えています。 そのようなチップに対する推奨事項はありますか?Wifiが私の選択ですが、それがサイズに影響を与える場合、BTを試すことができます 編集:さらなる調査の後、WiFi RedBackシールドを備えたArduino nanoが、モーターに対して次のようなものと一緒に機能する可能性があるようです:http ://www.gravitech.us/2mwfecoadfor.html

4
3軸加速度計に左手座標系があるように見えるのはなぜですか?
ADXL345データシートの 35ページ(図58)を注意深く検査すると、重力荷重のみで、チップは左手座標系を使用していることがわかります。このチップでの私自身の実験はこれを確認します。 私は通常、チップを使用して重力ベクトルを示します。したがって、このチップを使用するときは、値を無効にして右手座標系を取得します。しかし、これは正しくないようです。左手座標系には論理的および数学的説明があると思いますが、それが何であるかはわかりません。
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.